論文の概要: A Survey of research in Deep Learning for Robotics for Undergraduate research interns

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2301.08283v1
• Date: Thu, 19 Jan 2023 19:51:19 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-01-23 14:14:35.929747
• Title: A Survey of research in Deep Learning for Robotics for Undergraduate research interns
• Title（参考訳）: 大学院研究インターンのためのロボットの深層学習に関する研究
• Authors: Narayanan PP and Palacode Narayana Iyer Anantharaman
• Abstract要約: 我々のゴールは「ロボットに適用された深層学習」の幅広い領域における多くの研究インターンシッププロジェクトについて調査することである。 並行して、Deep Learningアプローチは、コンピュータビジョン、自然言語処理、音声処理などの従来のテクニックを置き換えるものだ。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Our goal is to survey a number of research internship projects in the broad area of 'Deep Learning as applied to Robotics' and present a concise view for the benefit of aspiring student interns. Over the last several years use cases for robotics based solutions have diversified from factory floors to domestic applications. In parallel, Deep Learning approaches are replacing traditional techniques in Computer Vision, Natural Language Processing, Speech processing, etc. and are delivering robust results. In this paper, we survey the research work done by Robotic Institute Summer Scholars (RISS), CMU as a part of research internship. We particularly focus on papers that use deep learning to solve core robotic problems and also robotic solutions. We trust this would be useful particularly for internship aspirants for the Robotics Institute, CMU
• Abstract（参考訳）: 本研究の目的は,「Deep Learning as applied to Robotics」の幅広い領域における多くのインターンシッププロジェクトを調査し,学生インターンを志すための簡潔な視点を示すことである。 ここ数年、ロボットベースのソリューションのユースケースは、工場の床から国内アプリケーションへと多様化してきた。 並行して、Deep Learningアプローチは、コンピュータビジョン、自然言語処理、音声処理などの従来のテクニックを置き換え、堅牢な結果を提供している。 本稿では,ロボティクス・インスティテュート・サマー・スタディズ(riss)による研究成果を,研究インターンシップの一環として調査する。 特に、コアロボットの問題を解決するためにディープラーニングを使用する論文や、ロボットのソリューションに焦点を当てています。 われわれは、ロボット研究所(CMU)のインターンシップ・アスピラントに特に役立つと信じている。

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